生态屏障区绿色发展质量评估体系的构建与应用——以甘肃省绿色生态屏障区为例

赵 煜, 杨盛文

(兰州财经大学 a. 统计学院,b. 甘肃省数字经济与社会计算科学重点实验室, 甘肃 兰州 730020)

生态屏障区作为生态系统的建设保护与有效修复的重要屏障,也是推进社会经济与生态资源协调发展的重要保障。2016年8月,甘肃省政府办公厅印发《甘肃省建设国家生态安全屏障综合试验区“十三五”实施意见》,明确指出部署建设甘肃省国家生态安全屏障综合试验区重大生态工程。甘肃省地处黄河上游,其生态环境具有脆弱性、多样性和战略性特征,是国家“两屏三带”生态安全屏障核心区域,在全国高质量发展大局及生态安全战略中有着重要地位。一方面,甘肃省生态系统敏感度高、自我调节能力弱,生态保护问题相对严峻,生态风险也处于全国较高水平;另一方面,甘肃省社会经济发展水平相对落后,脱贫攻坚任务刚刚完成,多项经济指标均处于全国较低水平,经济基础相对其他省份明显薄弱。在肯定其在国家发展大局中生态屏障作用的前提下,科学度量、合理评价甘肃各地区绿色发展水平现状与特征,为实现区域生态经济系统协调良性的绿色发展机制提供量化决策依据,也是构建生态屏障区绿色发展评估体系的实践与探索。

我国政府发布的绿色发展指数立足省域层面进行评估,由于区域生态功能、资源结构差异显著,且不同省份指标权重的赋予具有一定的灵活性,使得测算结果的横向可比性降低,且单独针对生态屏障区绿色发展水平定量测算较少。因此,探讨区域不同诉求的绿色发展水平,分层次强化区域间发展的可比性,是现有绿色发展指数的一个补充方向。

“绿色经济”一词最早由英国学者大卫·皮尔斯于1990年提出[1],同时国内外学者从不同角度也开启了对生态经济系统绿色运行水平、能力及影响因素等的研究。国外研究偏重理论,关注绿色经济的内涵与外延,相关定量研究聚焦于国家层面绿色发展指标体系的构建应用。例如:联合国环境规划署从经济增长与环境保护、资源利用等几个层面建立了绿色经济指标体系[2];欧洲环境署认为绿色经济由生态环境、经济增长、社会影响三个方面组成,并基于此构建了综合评价指标体系进而对欧盟各国绿色发展进行了综合评价。绿色发展是我国当前核心发展理念,相较于国外研究,国内研究注重理论与实践并行,研究内容侧重于绿色发展理论体系的构建及实践路径的选择方面。从定量研究来看,关注绿色发展水平与能力的测度与评估、影响因素解析、发展路径的探究。由于绿色发展水平的统计测度是一切定量分析的基础与出发点,因此,相关研究成果主要围绕综合评价指标体系的构建与指标权重的赋予。

理论研究方面。管永林等人对我国各地“十一五”时期以来绿色发展进行综合评价分析,并针对各地绿色发展提出建议与对策[3]。张林等人以重庆市37县区为研究对象,构建了涵盖农业产业链延伸等维度的指标体系,采用PSM-DID(倾向得分匹配模型-双重差分法)方法和动态面板数据模型对重庆市产业融合与发展进行分析,结果表明重庆市农村产业融合整体偏低[4]。夏永祥等人对我国2013—2019年各省市绿色发展水平进行测算,结果表明各省市差异明显且差异越来越大[5]。姜启波等人基于灰色关联CRITIC的变异系数组合赋权法与熵值G2法,对我国绿色发展水平进行测度,得出我国绿色发展水平呈类似线性增长[6]。段永峰等人基于DEA-SBM(非径向数据包络分析)模型,对我国省域绿色发展与绿色创新效益两系统进行分析,得出我国绿色发展效益整体水平较低[7]。吴传清等人基于超效率SBM模型,以长江经济带绿色经济效率为研究对象,结果发现长江经济带对绿色经济效率呈先上升后降低的趋势[8]。此外,研究区域涵盖较广,涉及市域[9]、省域[10-11]、江河流域[12]等,赋权方法集中在熵权法[13-14]、组合赋权法[15]、CRITIC法[16]等,评价方法有最小方差法与双重激励模型构建动态综合评价方法[17]、最小生成树法(MST)[18]、TOPSIS法[19]等。

在实践应用方面。2016年我国已经开始测算省域绿色发展指数,公布了相关指标体系及绿色发展指数测算方法,提出未来每5年一测算并发布省域绿色发展指数及生态文明建设考核成果。这是国家层面首次发布新发展观下的省域发展水平测度结果,具有重要的现实意义。但相关测算指数也存在一些值得探讨与完善的环节。

首先,从绿色发展指标体系的构建来看,大多数研究立足省域,因此指标构成相对“大而全”,使部分指标难以核算,这使得不同省份绿色发展指数的测算权重各有差异,测算结果可比性降低;由于生态系统是一个复杂的非线性系统,各指标间存在较强相关性,在选择合理的赋权方法提高测算结果的精度方向上,还可以进一步探究。其次,同样从宏观层面考虑,考虑到不同省份生态区位特征不同、功能不同,单一的主观权重在中微观层面即市域、县域层面的评估中,可能会导致区位功能特征不鲜明,不能有效测度核心工作、核心绩效;可将主观赋权法与客观赋权法相结合,更能体现生态屏障区的区位特征与主客观互补的优势。最后,线性评估函数由于具有很好的简化、抽象能力,便于达成统一的标准,因此,在宏观异质性数据综合评价中使用较广。在中微观评价中,由于评价总体同质性较强,线性评估函数就有其应用局限性。例如不同评估对象或在不同评估期内一些生态存量指标差异性特征不鲜明,但其变动实际意义较大,在实际评估中,应有效捕捉并测度其变动。此时,线性评估函数作用有限,需构建敏感度较高的评价函数进行评价。

绿色发展质量评估体系的构建包含三方面内容:其一是指标体系的构建,注重结合研究目的与研究对象特征构建效度充分的指标体系;其二是评价方法的确定,注重指标数据差异性的有效提取及方法自身的稳健性;其三是评价信息的提取方法,注重评价结果提取方法的科学性、提取内容的充分性及提取过程的条理性。

1. 指标体系构建

(1) 构建原则。评估指标体系的构建,除须遵循统计学指标体系构建的基本原则外,应立足生态屏障区绿色发展要义,解读发展目标,构建测度指标体系。首先,生态屏障区绿色发展是生态安全阈值内的发展,是追求生态供求平衡、资源有序使用的发展。其次,位处“两屏三带”地区的甘肃省,其绿色发展更注重生态保育能力的发展,关注生态治理。再次,优化产业结构,发展地方经济也是绿色发展核心要义。最后,科技进步是绿色发展的源动力,而民生向好、社会整体进步是绿色发展的现实诉求。基于以上解读,论文将从资源使用、生态治理、经济发展、社会进步4个层面构建指标。

(2) 指标选取。在上述构建原则指导下,根据国务院颁发的《生态文明建设目标评价考核办法》的要求,借鉴已有的评价指标体系,依据指标选取的科学性、针对性及可比性原则,最终确定包括4个维度27个指标的生态屏障区绿色发展质量测度指标体系。

表1 生态屏障区绿色发展水平综合评价指标体系

2. 评价方法的确定

评价方法的确定一般包含两个核心环节:一是指标权重的确定,二是评价函数的选取。考虑到在生态屏障区绿色发展水平评估中,需兼顾不同指标的重要性与指标取值的差异性,而单一权重确定方法易受到数据变异性的影响,同时受限于信息片面、不具体的缺陷,容易造成估计结果误差。因此,指标权重确定选取相对稳健的组合赋权法,在一定程度上提高赋权决策的科学合理性。评价函数选取方面,针对由于线性评估函数在中微观评价中,由于评价总体同质性较强造成的局限性,选取TOPSIS这一对指标变异性敏感度较高的评价函数,充分利用原始数据信息,评价结果更能精确反映生态屏障区内各市之间的差距。

3. 权重的确定

针对单一主观赋权法导致生态屏障区区位特征不明显的问题,对各维度测算采用客观赋权法,绿色发展水平指数采用专家打分客观赋权法,实现主观赋权与客观赋权的统一与互补,测算结果更能体现生态屏障区的核心功能。

各维度指数的测算采用CRITIC法—熵权组合赋权法,注重对每一指标信息的有效提取。其中,CRITIC法是利用数据间的变异性与相关性的一种客观赋权法,主要通过指标对比强度与冲突性两个方面确定权重;而熵权法则立足信息熵原理,结合指标间的变异性确定权重,注重对数据无序性及暗含信息量的捕捉,两种方法在信息提取方面形成互补,可提高赋权结果的稳健性。

绿色发展总指数由4个分维度指数经加权平均获得。为体现生态屏障区绿色发展的功能侧重,4个分维度权重的确定采用专家打分法,并参考我国绿色发展指数分维度赋权结果,最终确定权重为:经济发展维度权重0.2,社会发展维度权重0.2,资源使用维度权重0.35,生态治理维度权重0.25。

在进行赋权之前,首先需对数据进行标准化处理,指标处理采用正项指标进行正向化(MMS)、逆向指标进行逆向化(NMMS)的方法。对于正项指标,在评价过程中取值应越大越好,其标准化公式为

(1)

对于逆向指标在评价过程中取值应越小越好,故标准化公式为

(2)

其中:xij为第i个地区第j个指标原始数值;yij为第i个地区第j个指标经过标准化后的值;max(xij)与min(xij)分别为指标数据最大值与最小值。

(1) CRITIC赋权法基本步骤

① 计算无量纲化后各项指标对比强度,用标准差形式展示,即

(3)

② 计算各指标冲突性

(4)

其中:cov(j,i)为第j个指标和第i个指标间的协方差;p为指标个数。

③ 计算综合信息量

Cj=sjbj(j=1,2,3,…,p)

(5)

④ 确定CRITIC法指标权重

(6)

最终得到CRITIC法下各指标的权重。

(2) 熵权法基本步骤

① 确定第j个指标的信息熵

(7)

其中:

(8)

(9)

式中m为地区个数,且k>0,yij为第i个地区第j个指标标准化值,且当pij=0时,pijlnpij=0。

[21] Steven G. Livingston, “The Politics of International Agenda-Setting: Reagan and North-South,” International Studies Quarterly, Vol. 36, No. 3 (1992), p. 313.

② 计算信息效用值dj,即

dj=1-ej

(10)

③ 确定熵权法指标权重

(11)

其中p为指标个数。

(3) CRITIC法—熵权组合权重的确定。设通过CRITIC法确定的权重为wCRITICj,熵权法确定的权重为wEj,则各指标最终综合权重为

(12)

4. 评价函数的选取

评价函数的选取方面,为避免评价总体同质性较强的局限性,选取对指标变异性敏感度较高的TOPSOS评价函数,TOPSIS法适用于小样本数据,且对原始数据无分布要求,原TOPSIS法并未考虑各指标权重,采用CRITIC法—熵权组合赋权法确定权重可区别各具体指标的重要性与差异性,使评价结果更客观。具体步骤如下:

由CRITIC法—熵权组合赋权法得到各指标权重后,将评价指标与权重相乘,得到新的数据,利用新数据对各维度发展质量进行综合评价,新数据的规范性矩阵如下:

Vij=wj×Yij

(13)

其中Yij为数据标准化矩阵。

(1) 确定正、负理想解,令

其中:vij为数据标准化矩阵Yij第i个地区第j项指标值;m为评价对象个数。

其中:p为评价指标个数;m为评价对象个数。

(3) 计算各评价对象贴近度

(18)

贴近度Ci即为第i个分维度发展指数,反映评价对象与正理想解的贴近程度,该值越大,表明与正理想解的接近度也就越大,进而表明该年份地区该维度发展程度就越好。

5. 信息提取方法

测算出绿色发展指数后,需基于此进行综合评价,相关统计分析方法众多。结合区位特征及地域属性,本文拟从总、分2个维度,分2个系统提取评估信息。一方面,采用经济学常用方法进行研究区绿色发展现状与特征的静态分析、比较静态分析及动态分析;另一方面,进行研究区绿色发展的时空差异特征分析,以关注中微观层面发展的局部特征,并为后续高质量发展决策提供定量依据。

1. 数据来源

实证研究以甘肃14市绿色发展质量为评价对象,样本数据空间上涵盖甘肃省所有14市,时间上涵盖2015—2020年共六年,指标数据来自或测算自甘肃省统计局所公布的2016—2021年年鉴,涉及到国土资源的数据来源于甘肃省自然资源厅与甘肃省生态环境厅官网。

2. 甘肃省绿色发展质量分析

(1) 评估结果。基于上述评价方法所计算的甘肃省各市2015—2020年绿色发展指数与排名(如表2所示),历年分维度测算结果一并获得,由此可分析甘肃省近六年绿色发展水平与质量。

表2 2015—2020年甘肃各市绿色发展指数及排名

(2) 绿色发展质量分析。关于绿色发展现状。结合表2、图1及历年分维度测算结果,可总结甘肃省绿色发展现状与特征。

图1 2020年各市绿色发展水平得分图

第一,甘肃省的绿色发展存在着“强市不强,弱市太弱”的问题。2020年,甘肃省内生态经济系统综合评价均分为0.413分,全省未有得分高于0.6分的市,且共有8个市低于全省平均水平。嘉峪关市、酒泉市、兰州市发展水平较好,其得分均在0.5附近波动,领跑能力不强;而定西市、临夏州等得分低于0.35,绿色发展水平提升乏力。

第二,甘肃省内各市存在着绿色发展水平不均衡的问题。2020年,嘉峪关市绿色发展指数为0.547,位居榜首,且领先第二名酒泉市0.05分,嘉峪关市得分约为临夏州的1.62倍。省内各市绿色发展指数水平低且差异大,发展的均衡性始终不足。

第三,甘肃省各市绿色发展差异特征鲜明。将2015—2020年得分进行加权,各年份可视为等同,全省绿色发展平均水平为0.393,嘉峪关市以0.517位居榜首。进一步可将甘肃省各市绿色发展水平分为四档。嘉峪关市、酒泉市、兰州市、张掖市位于全省得分均值前四名,其中,嘉峪关市得分高于0.5分,且金昌市、兰州市、张掖市得分总均值在0.45附近波动,属于较好水平;甘南州、金昌市、陇南市、庆阳市得分位于0.35～0.45之间,属于绿色发展一般水平;平凉市、白银市、武威市、定西市、天水市、临夏州得分小于0.35,属于绿色发展劣势地区。

关于绿色发展变动特征。如图2所示,五年间甘肃省绿色发展水平总体发展向好,呈小幅上升趋势。2020年绿色发展指数同比2015年上涨9.0%,年平均增长率为1.8%,五年间共有13个市综合得分同比增加,武威市、白银市增长20%以上,其中武威市同比增长率最高,为27.5%。

图2 2015—2020年甘肃省14市绿色发展水平得分图

关于不同维度发展特征。

整体来看, 甘肃省14市2015—2020年各维度发展程度整体呈小幅上涨。

五年间各市社会进步、资源使用、生态治理维度同比呈上升趋势, 其中社会发展、生态治理维度市均分同比增长10%以上, 但各维度得分均不高, 具体比较见图3。

(a) 经济发展得分对比(b) 社会进步维度得分对比(c) 资源利用得分对比(d) 生态治理得分对比

第一,经济发展方面。从图3(a)可知,经济水平右偏特征增强,中位数偏低,极差缩小。表明五年来经济水平整体提升有限,发展不均衡问题始终存在,但市间发展的差异性有进一步缩小的趋势。2015—2020年甘肃省14市经济发展局势整体变化较小,兰州市、嘉峪关市、金昌市、酒泉市始终位于前列;五年间嘉峪关市整体上升最快,得分同比增长39.5%,省内经济发展维度存在着发展不均衡的问题,甘肃省仍面临着严峻的经济发展压力。

第二,社会进步方面。从图3(b)可知,五年间社会进步维度水平提升显著,除个别领跑市,省内整体发展均衡,差距逐步缩小。2015—2020年来甘肃省各市社会发展维度整体得分总体稳定小幅上涨,由2015各市均分0.340增长为2020年的0.389,甘肃省近五年来加大对社会文化、教育、就业等方面的投入,五年来全省共有10市该维度得分上升,其中武威市该维度得分增长最多,同比增长1.08倍。

第三,资源利用方面。从图3(c)可知,五年间资源利用水平整体提升,但各市资源利用能力已逐渐拉开差距,成为部分市绿色发展的短板。资源使用为四个维度中权重最大的维度,在绿色发展中有着举足轻重的地位。整体来看2015—2020年甘肃省各市资源使用方面取得了较好的进展,该维度各市均值五年间同比增长8.7%。

第四,生态治理方面,从图3(d)可知,生态治理水平从初期的右偏分布发展到当前的对称分布,且均值提升显著,在四个维度中,发展均衡协调性较优。2015—2020年甘肃省在生态治理方面取得较好成就,整体得分呈上升趋势。五年间有12市得分同比增加,其中张掖市领跑全省,各年均位于该维度得分发展首位。

3. 绿色发展指数时空集聚特征

为探究甘肃省14市绿色发展水平的空间聚集特征,根据2015—2020年甘肃省14市绿色发展指数得分,通过测算空间自相关统计量Moran’s I指数(莫兰指数)的值,来反映地区空间聚集程度,Moran’s I可反映出生态屏障区甘肃省14市绿色发展的集聚中心的空间位置以及与空间正相关、负相关的关系,当Moran’s I值为正数时,相似属性值存在聚集状态,Moran’s I为负数时,相异属性值存在聚集状态,Moran’s I=0,则说明高值与低值分布随机,无明显空间关联特征。Moran’s I指数具体计算如(19)所示:

(19)

表3 2015—2020年甘肃省全局莫兰指数

从表3可看出,2015—2020年甘肃省全局莫兰指数均大于0,表明甘肃省各市绿色发展水平与空间呈正相关,其中2017年全局莫兰指数最大,为0.449,空间正相关性较强,表明在新发展理念与“绿水青山就是金山银山”贯彻实施情况下,甘肃省市域之间绿色发展关联性愈来愈密切,2015—2020年甘肃省各市绿色发展莫兰散点图如图4所示。

通过图4可知,五年间四种空间集聚形式都存在,其中大部分市位于散点图的一三象限,少数分布在二四象限,说明甘肃省各市绿色发展水平,既存在空间异质性,又存在空间关联性。2015年,甘肃省14市中,有12市分布在第一、三象限,一三象限的省市区数占所有地区数的85.7%;2016年,有10市分布在第一、三象限,一三象限的省市区数占所有地区数的71.4%;2017年,有10市分布在第一、三象限,一三象限的省市区数占所有地区数的71.4%;2018年,有10市分布在第一、三象限,一三象限的省市区数占所有地区数的71.4%;2019年,有9市分布在第一、三象限,一三象限的省市区数占所有地区数的64.2%;2020年,有10市分布在第一、三象限,一三象限的省市区数占所有地区数的71.4%。

(a) 2015年绿色发展水平局部莫兰散点图(b) 2016年绿色发展水平局部莫兰散点图(c) 2017年绿色发展水平局部莫兰散点图(d) 2018年绿色发展水平局部莫兰散点图(e) 2019年绿色发展水平局部莫兰散点图(f) 2020年绿色发展水平局部莫兰散点图

上述Moran’s I散点图并没有对各个市的局部Moran’s I指数进行检验,本文通过使用LISA图进一步衡量各市绿色发展水平聚集程度,对2015—2020 年甘肃省绿色发展水平集聚情况分析,2015年各市绿色发展已经具有明显的“高-高”集聚特征,集聚区包含嘉峪关市,表明嘉峪关市在绿色发展水平处于全省较高水平;与此同时,“高-低”集聚地只有兰州市。2016年“高-高”集聚地包含嘉峪关市,且“高-低”集聚地有兰州市、甘南州;2017年,新增陇南市位于“低-低”集聚区;2018年,嘉峪关市仍为“高-高”集聚区,陇南市、兰州市、甘南州为“高-低”集聚区;2019年,新增天水市为“低-低”集聚区;2020年,金昌市、武威市为“高-高”集聚区,甘南州为“低-低”集聚区。

综上所述,嘉峪关市各年均为“高-高”集聚区,全省最多的为“高-低”集聚区的市,“低-低”集聚区数目次之,“高-低”集聚区的市主要为兰州市、甘南州,“低-低”集聚区主要为天水市,表明嘉峪关市在甘肃省14市2015—2020年绿色发展水平处于较高水平,可利用自身优势带动周边地区发展。

4. 基于实证分析的发展建议

地处“两屏三带”核心区域的甘肃省,其生态经济系统运行受到诸多限制,绿色均衡发展任重道远,但生态保护与环境治理始终是绿色发展的着眼点和关注点,发展决策更需注重资源使用,加强对水、林资源的保护。各市可根据自身绿色发展水平与特征,在生态安全与民生向好基本诉求下,关注发展的侧重点。整体来看,肃北地区环境资源保护较为出色,陇东地区可加强与陇中地区的环保生态方面合作,注重发展定力,在绿色发展道路中紧抓污染治理与环境保护,避免走“高增长、高消费”的错误路线。

(1) 绿色发展优势地区。兰州市、嘉峪关市、金昌市、张掖市四市为绿色发展优势地区,嘉峪关市得分高于0.5分,而金昌市、兰州市及张掖市三市得分总均值在0.45附近,属于较好一档。处于该档的城市在甘肃省内有较高的经济基础,对于此四市,在继续重视生态环境在经济发展中的地位的同时,可利用自身经济发展与环境保护的优势来辐射拉动周边地区。例如,与兰州市接壤的临夏州常年位居榜尾,表明省会城市兰州对其辐射带动作用有限,区域绿色发展的协同性不足;嘉峪关虽常居榜首位置,但其生态经济综合评价得分却逐年下降,可加大环境保护力度,关注其与经济发展间的平衡协调。

(2) 绿色发展一般地区。甘南州、金昌市、陇南市、庆阳市四市属于绿色发展一般地区,历年得分位于[0.35,0.45],对处于该档的城市,结合历年指标取值特征及变异性,可选择适当侧重发展的阶段性任务。陇南市、甘南州可侧重于发展经济及人文环境改善,金昌市、庆阳市侧重加强环境保护与资源节约。此外,原始数据表明陇南市“工业固体废物综合利用率(%)”在甘肃省内处于较低水平,庆阳市“人均生活垃圾清运量”处于全省较低水平,还需注重提升资源使用的效率与质量,贯彻实施新发展理念。

(3) 绿色发展劣势地区。平凉市、白银市、武威市、定西市、天水市、临夏州属于绿色发展劣势地区,2015—2020年平均得分低于0.35分,处于该档的城市既受限于甘肃省脆弱的生态系统与薄弱的经济基础,发展的波动性又较大,缺乏稳定持续的提升路径,生态经济系统各维度之间协调难度相对较大。定西市、白银市与临夏州地理上都与兰州市接壤,可加强与省会城市的交流合作,建立跨市的绿色发展协同机制,共同处理所面对的环境、经济发展问题;武威市可更注重自身发展的稳定性,保持发展定力;平凉、天水二市,可加大生态治理、基础设施建设等生态环境保护及民生改善力度。

本文构建了生态屏障区绿色发展评估体系并进行实证分析,并对绿色发展水平时空集聚特征进行探测分析,就评估体系构建的科学性、系统性与针对性,给出思考与展望。

第一,绿色发展评估体系的构建内容包含指标体系确定、评价函数确定及信息提取路径确定三部分,每一部分均须注意可比性与有效性,分析方法的选取具有思维递进性,遵循一致的逻辑主线。

第二,综合评价方法中,指标的效度是一个核心问题。评价层次越宏观,则指标体系越宽泛;评价层次越微观,则指标体系越具体。因此,宏观层面的比较效度低于微观层面,且国家层面构建的绿色发展指标体系,不能完全照搬以用于省域内部评价。

第三,可立足生态区位特征或发展功能定位进行区域划分,对功能属性相近的区域进行绿色发展动态评估,以提升评估的可比性与科学性。

第四,当前评估结果分析往往侧重于排序比较,绿色发展指数作为综合指标,所蕴含信息尚未有效挖掘,其形成的内外因亦未得到充分讨论,后续研究可从向内、向外两个方向设计方法,以进一步提取综合指数内在结构变化与外部运行环境特征。

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